数据结构
数据对象是具有相同性质（特征）的数据的集合
数据元素是数据的基本单位通常作为一个整体进行考虑和处理。（记录，数据元）
数据项由若干数据项组成，数据项是构成数据元素的不可分割的最小单位。（数据域、字段、列、属性）
数据类型是一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。
1）原子类型
其值不可再分的数据类型，如整数（int），字符char，浮点数float
2）结构类型
其值可以再分解为若干成分（分量）的数据类型
数据结构的三要素：逻辑结构，物理结构、存储结构，数据的运算
逻辑结构是组织数据的方法，物理结构是存储数据的方法，数据的运算是操作数据的方法。

逻辑结构研究的是数据之间的逻辑关系，是组织数据元素的方式，与物理存储（内存和磁盘）无关。
逻辑结构分为集合、线性结构、树形结构、图形结构（网状结构）也可以同意的分为线性结构和非线性结构。
集合：集合中任何数据元素之间都没有逻辑关系，组织形式松散。
线性结构，开始结点和终端结点都是唯一的，第一个结点认为是开始结点，最后一个结点认为是终端结点，除了开始结点和终端结点以外，其余结点都有且仅有一个前驱结点，有且仅有一个后继结点。
树形结构：开始结点和终端结点不唯一，开始结点就是指的根结点，终端结点就是指的最下面的结点。
图形结构：没有开始结点和终端结点。

物理结构指数据及其逻辑关系在计算机（内存和磁盘）中存储的方式，不同的计算语言实现的方式可能不同。
物理结构分为顺序存储、链式存储、索引存储、散列存储
把数据元素存放在任意的存储单元里，存储单元可以是连续的，也可以不连续。数据元素的存储关系并不能反映其逻辑关系，因此需要用一个指针存放后继结点的地址，通过地址就可以知道后继数据元素的位置。
索引存储的方法就像书的目录。
散列存储，根据元素的关键字直接计算出该元素的存储地址，又称哈希（Hash）存储。优点是检索、增加和删除结点的操作都很快；缺点是如果散列函数不好，可能出现元素存储单元的冲突，而解决冲突会增加时间和空间的开销。

数据的运算：

抽象数据类型（Abstract Data Type,ADT）
ADT是指一个数据模型一级定义在该模型上的一组操作。
抽象数据类型=逻辑结构+数据运算的定义
抽象数据类型可以用三元组表示：（D,S,T）
D是数据对象，S是D中数据元素关系的集合，P是对D的基本操作的集合
ADT 抽象数据类型名{
数据对象：<数据对象的定义>
数据关系：<数据关系的定义>
基本操作：<基本操作的定义>
}ADT抽象数据类型名
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有穷性、确定性、可行性、输入、输出

算法的复杂度
时间复杂度：计算机运行一个算法时，程序代码被执行的总次数。
程序代码的执行总次数一般与问题规模（需要处理的数据量）有关。
时间复杂度关心的是数量级，对f(n)函数表达式要简化，原则是：1）略去常数；2）只保留最高阶的项；3）变最高阶项的系数为1.
只关心程序代码中最内层循环的次数就可以了。


最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度
递归时间复杂度

空间复杂度：S(n) 算法消耗的内存空间，也是问题规模（需要处理的数据量）n的函数。
递归函数的空间复杂度
递归函数嵌套的调用自己，函数的参数和局部变量占用的内存空间在地区的过程中会持续增长，在归来的时候才逐层释放。当递归的深度达到一定量级，可能会造成栈内存空间不足的情况。

变量写在递归函数之前和之后是不一样的。
线性结构是最简单、最常用的一种数据结构。线性表是一种典型的线性结构。